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虹膜定位与识别的算法研究与实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·课题研究的背景和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-12页
     ·虹膜识别的国内外研究现状第11-12页
     ·虹膜图像质量评价的国内外研究现状第12页
   ·论文的研究内容和文章结构第12-14页
     ·研究内容第12-13页
     ·各章节内容安排第13-14页
   ·本章小结第14-15页
第二章 虹膜的定位和特征点的提取第15-37页
   ·虹膜提取概要第15-16页
   ·图像解析第16-18页
   ·瞳孔中心和半径的测定第18-28页
     ·图像滤波处理第19-20页
     ·使用阈值生成二值化图像第20-21页
     ·用投票法找出瞳孔的假定圆心第21-23页
     ·通过成长法确定瞳孔中心和半径第23-25页
     ·瞳孔的质量判定第25-27页
     ·投票法的高速处理第27-28页
   ·虹膜中心和半径测定第28-32页
     ·确定虹膜的范围第28-30页
     ·关于虹膜的左右不均等第30-31页
     ·虹膜的圆心第31-32页
   ·虹膜的分离第32-36页
     ·区域的计算和误差的容许第32-34页
     ·点和区域的位置关系第34-35页
     ·虹膜灰度的矢量化第35-36页
   ·虹膜的矢量化第36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 虹膜的比照第37-45页
   ·虹膜比照原理和虹膜矢量化方法第37-39页
     ·虹膜比照原理第37页
     ·虹膜矢量化方法第37-39页
   ·虹膜比照过程第39页
   ·虹膜比照精度第39-40页
   ·虹膜比照方式第40页
   ·实验结果举例第40-44页
   ·本章小结第44-45页
第四章 虹膜识别的精度和性能的改善措施第45-59页
   ·图像的高斯平滑滤波第45-46页
     ·高斯平滑滤波的理论基础第45页
     ·实验方式第45-46页
     ·实验结论第46页
   ·椭圆瞳孔的处理第46-54页
     ·椭圆瞳孔的确定方法第47-48页
     ·瞳孔椭圆的微小区域处理第48-51页
       ·原理第48-49页
       ·数学解析第49-50页
       ·实验结果第50-51页
     ·椭圆瞳孔处理的改善第51-54页
       ·基准线向垂直方向移动第51-53页
       ·虹膜环厚度的调整第53-54页
   ·眼睑的噪声处理第54-56页
     ·通常眼睑的确定方法第54页
     ·所采用的改善方法第54-55页
     ·实验结果第55-56页
   ·睫毛的噪声去除第56-57页
     ·睫毛处理方案第56-57页
     ·试验结果第57页
   ·比照速度的提高第57-58页
     ·基本思想第57页
     ·实验方式第57-58页
     ·实验结果第58页
     ·实验结论第58页
   ·本章小结第58-59页
第五章 虹膜图像质量分析第59-69页
   ·虹膜质量评价系统的目的和意义第59-62页
   ·虹膜图像质量的评价方法第62-67页
     ·本文的图像质量的评价方法第62页
     ·图像质量分数和比照成绩的数据相关性第62-66页
       ·数据相关性第62页
       ·数据相关性在虹膜系统中的应用第62-66页
     ·图像质量评价在本系统中的应用第66-67页
     ·图像清晰度第67页
     ·图像清晰化与虹膜识别系统的结合第67页
   ·本章小结第67-69页
第六章 图像手动预判工具的开发第69-74页
   ·Manual AP 的介绍第69-72页
     ·瞳孔、虹膜和眼睑的自动定第69-71页
     ·瞳孔、虹膜和眼睑的手动定位功能第71-72页
   ·Match Result AP 的介绍第72-73页
   ·本章小节第73-74页
第七章 总结与展望第74-76页
   ·总结第74-75页
   ·展望第75-76页
参考文献第76-80页
附录第80-83页
致谢第83-84页
攻读学位期间发表的学术论文第84-87页
附件第87页

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